AI イノベーションのリーダーである Google DeepMind は、AI エージェントのトレーニングと評価のための無限で多様な 3D 環境を作成できる画期的なツールである Genie 2 を発表しました。
ディープマインドの研究科学者、ジャック・パーカー・ホルダー氏は、 今日発表されました 最先端の基盤ワールド モデル。単一のテキスト プロンプトに基づいてプレイ可能なゲームを生成でき、キーボードやマウスなどの標準入力を使用して人間または AI によって制御できます。
Genie 2 は、AI の適応可能なトレーニング環境の構築における大きな進歩を表し、ゲームとインタラクティブ エクスペリエンスの新たな可能性への扉を開きながら進歩を可能にします。
AI 研究においてゲームが重要な理由
🧞Genie 2 🧞 のご紹介 – 最も有能な大規模基盤ワールド モデルであり、一貫したワールドの多様な配列を生成でき、最長 1 分間プレイ可能です。私たちは、Genie 2 が実体エージェントの次の機能の波を解き放つ可能性があると信じています 🧠。 pic.twitter.com/AfL3EbOMeB2024 年 12 月 4 日
何十年にもわたって、ゲームは AI 研究の基礎として機能してきました。その没入型で制御された性質と、それがもたらす測定可能な課題により、AI のテストと進歩に理想的な環境が提供されます。 AI 開発初期の Atari ゲームの習得から、囲碁における AlphaGo の世界を変える勝利、そして StarCraft II における AlphaStar の支配に至るまで、DeepMind は AI の実験場としてのゲームの可能性を継続的に実証してきました。
しかし、一般的な身体化エージェント (さまざまな方法で物理世界と仮想世界と対話する方法を学習できる AI) のトレーニングに向けた進歩は、さまざまなトレーニング環境の利用可能性という大きな障害に直面しています。
従来のトレーニング ツールには、現実世界の複雑さに合わせて AI エージェントを準備するために必要な多様性と深みが欠けています。 Genie 2 は、ゲームを通じてインタラクティブな世界の無制限のカリキュラムを生成することで、この問題を解決することを目指しています。
Genie 2 は何が違うのでしょうか?
Genie 2 は、高度にカスタマイズ可能なゲームをオンデマンドで作成できるという点で際立っています。単純な入力画像をプロンプトとして使用することで、システムは特定のトレーニングやゲームプレイのニーズに適応するプレイ可能な世界を作成できます。この柔軟性により、AI 研究者はエージェントを終わりのない一連の課題にさらすことができ、現実世界のシナリオに応用できるスキルを開発するのに役立ちます。
注目すべきことに、Genie 2 環境は人間と AI エージェントの両方によって制御できるため、AI のトレーニングだけでなく、人間の評価や対話にも貴重なツールになります。この二重の機能は、AI システムのテストと改良の方法に革命をもたらし、人間の創造性と AI の問題解決の可能性を融合させる可能性を秘めています。
ゲーマーにとって、Genie 2 の背後にある技術は、ゲーム内環境がこれまで以上にダイナミックでパーソナライズされ、没入型になる未来を示唆しています。ユーザーのスキル レベルや好みにリアルタイムで適応し、真にカスタマイズされたエクスペリエンスを提供するビデオ ゲームを想像してみてください。
開発者にとって、Genie 2 はイノベーションのための強力なリソースです。インタラクティブな世界のプロトタイプを迅速に作成してテストできる機能は、ゲーム開発ワークフローを合理化し、より創造的なゲームにつながる可能性があります。
AI トレーニングとその先へ
Genie 2 の最も興味深い意味の 1 つは、一般的なエージェントのトレーニングを容易にする機能です。単一のタスク (チェスをする、トリビアに答えるなど) に優れた専門エージェントとは異なり、一般エージェントは人間と同じように、さまざまな課題に適応できます。 Genie 2 は、これらのエージェントを新しい環境にさらすことで、適応性と多用途性が重要となる複雑な現実世界のシナリオに対処できるようにします。
AI 研究の進歩に加えて、Genie 2 はゲーム開発とインタラクティブ プロトタイピングにおけるまったく新しいワークフローへの道を開きます。開発者は Genie 2 を使用して、ユニークでプレイ可能なエクスペリエンスを迅速に作成し、従来の設計プロセスの時間とコストを削減できます。インディー開発者にとって、これは、ゲームプレイ メカニクスの改良に費やす時間が増え、環境を最初から構築する時間が減ることを意味する可能性があります。
その影響はゲームをはるかに超えて広がります。 Genie 2 は、仮想現実、シミュレーション、ロボット工学における創造的なイノベーションのためのプラットフォームとして機能する可能性があります。たとえば、ロボットは Genie 2 によって生成されたゲーム環境でトレーニングして、不慣れな地形を移動したり、新しい方法でオブジェクトと対話したりする方法を学習できます。同様に、仮想アシスタントは、これらの環境で練習することで、現実世界のタスクを理解し、対応する能力を磨くことができます。
最終的な考え
DeepMind が AI のトレーニングの場としてゲームに焦点を当てているのは、より優れたエージェントを作成することだけではなく、AI とゲームの両方で可能なことの限界を押し上げることでもあります。 Genie 2 は、当面のトレーニングのボトルネックを解決するだけでなく、インタラクティブな仮想世界の作成へのアプローチ方法を再考することにより、AlphaStar のようなツールの遺産を基盤に構築されています。
Genie 2 は画期的な可能性をもたらしますが、同時に重要な疑問も生じます。事実上無限の環境で AI エージェントをトレーニングすると、そのユースケースを拡大できますが、これらの機能が倫理的に適用されるようにすることが不可欠です。 AI が進化し続けるにつれて、開発者や研究者は、悪用、公平性、透明性に関する懸念に対処する必要があります。
DeepMind は一貫して 倫理的なAI開発を強調、そしてGenie 2も例外ではないようです。このツールは、安全で制御されたテスト環境を提供するため、AI エージェントが現実世界と対話する前に改良するための貴重なリソースとなります。
Genie 2 は AI とゲームにおける大胆な前進であり、ゲーム環境の作成と探索方法を再考しながらジェネラリスト エージェントをトレーニングするための無限の可能性を提供します。
